Comparative Analysis of Patients With STEMI and COVID-19 Between Canada and the United States
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundImportant health care differences exist between the United States (US) and Canada, which may have been exacerbated during the pandemic. We compared clinical characteristics, treatment strategies, and clinical outcomes of patients with ST-segment elevation myocardial infarction (STEMI) and COVID-19 (STEMI-COVID) treated in the US and Canada.MethodsThe North American COVID-19 Myocardial Infarction registry is a prospective, investigator-initiated study enrolling patients with STEMI with confirmed or suspected COVID-19 in the US and Canada. The primary end point was in-hospital mortality. Additionally, we explored associations between vaccination and clinical outcomes.ResultsOf 853 patients with STEMI-COVID, 112 (13%) were enrolled in Canada, and compared with the US, patients in Canada were more likely to present with chest pain and less likely to have a history of heart failure, stroke/transient ischemic attack, pulmonary infiltrates or renal failure. In both countries, the primary percutaneous coronary intervention was the dominant reperfusion strategy, with no difference in door-to-balloon times; fibrinolysis was used less frequently in the US than in Canada. The adjusted in-hospital mortality was not different between the 2 countries (relative risk [RR], 1.0; 95% CI, 0.46-2.72; P = 1.0). However, the risk of in-hospital mortality was significantly higher in unvaccinated compared with vaccinated patients with STEMI-COVID (RR, 4.7; 95% CI, 1.7-11.53; P = .015).ConclusionsNotable differences in morbidities and reperfusion strategies were evident between patients with STEMI-COVID in the US compared with Canada. No differences were noted for in-hospital mortality. Vaccination, regardless of region, appeared to associate with a lower risk of in-hospital mortality strongly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».